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旋律是音乐生成的全部
内容提要
本文介绍了多种基于深度学习的音乐生成模型，如MusicFrameworks、MeloForm和MusicGen等。这些模型通过不同的方法生成高质量旋律，超越了人类作曲家的水平。此外，研究还提出了MelodyGLM和Instruct-MusicGen等新框架，进一步提升了音乐生成的质量和灵活性。
关键要点
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MusicFrameworks是一种基于深度学习的分层音乐结构表示方法，通过多步骤生成过程生成完整旋律。
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MeloForm系统结合专家系统和神经网络生成带有音乐形式的旋律，使用基于Transformer的模型改善旋律。
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MeLoDy基于LM引导扩散模型，能够高效生成音乐音频，减少前向处理。
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MusicGen是一个单一语言模型，能够生成高质量音乐样本，优于其他模型。
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JEN-1是一个通用高保真度的文本到音乐生成模型，展现出优越的性能。
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MelodyGLM是一个多任务预训练框架，生成带有长期结构的旋律，表现出显著改进。
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Instruct-MusicGen通过添加文本和音频融合模块，提高了音乐语言模型的应用广度。
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MelodyLM利用文本和声音提示生成高质量歌曲样本，支持完全控制灵活性。
延伸问答
MusicFrameworks是什么？
MusicFrameworks是一种基于深度学习的分层音乐结构表示方法，通过多步骤生成过程生成完整旋律。
MeloForm系统是如何生成旋律的？
MeloForm结合专家系统和神经网络，使用基于Transformer的模型生成带有音乐形式的旋律。
MusicGen与其他音乐生成模型相比有什么优势？
MusicGen是一个单一语言模型，能够生成高质量音乐样本，并在标准文本到音乐基准上优于其他模型。
MelodyGLM的主要特点是什么？
MelodyGLM是一个多任务预训练框架，生成带有长期结构的旋律，并在旋律连续性和整体质量方面表现出显著改进。
Instruct-MusicGen如何提高音乐生成的应用广度？
Instruct-MusicGen通过添加文本和音频融合模块，可以同时处理指令文本和音频输入，从而提高音乐生成的应用广度。
MelodyLM如何生成歌曲样本？
MelodyLM利用文本和声音提示生成高质量的歌曲样本，用户只需输入歌词和参考声音即可合成歌曲。
